import pandas as pd
def convert_view(value):
    if pd.isna(value):  # 检查 NaN 值
        return 0  # 或者返回其他默认值
    value = str(value).strip()  # 确保值为字符串并去除空白
    if '亿' in value:
        return int(float(value.replace('亿', '').strip()) * 10**8)
    elif '万' in value:
        return int(float(value.replace('万', '').strip()) * 10**4)
    else:
        return 10000  # 其他值赋值为 10000
# 读取 Excel 文件
file_path = 'data.xlsx'  # 请替换为你的文件路径
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Sheet1')  # 读取指定工作表

# 去除 img 字段中包含的特定字符串
df['img'] = df['img'].str.replace('https://manhua.acimg.cn/vertical/0/', '', regex=False)
df['img'] = df['img'].str.replace('/420', '', regex=False)
df['img'] = 'anime/item/' + df['img'].astype(str)  # 转换为字符串以避免类型问题

# 调整打印选项
pd.set_option('display.max_rows', None)  # 显示所有行
pd.set_option('display.max_columns', None)  # 显示所有列
pd.set_option('display.max_colwidth', None)  # 不限制列宽

df['combined'] = df[['cate1', 'cate2']].astype(str).agg(','.join, axis=1)
# 去掉 "亿"，转换为数字并乘以 10^8
# 应用转换函数
df['view'] = df['view'].apply(convert_view)
# 定义一个函数来处理 "亿" 和 "万"

# 使用 fillna 方法处理 NaN 值
df['uiiconsign'] = df['uiiconsign'].fillna('')
df['uiiconexclusive'] = df['uiiconexclusive'].fillna('')
# 创建新的 tag 列，合并 uiiconsign 和 uiiconexclusive
df['tag'] = df['uiiconsign'] + (',' + df['uiiconexclusive']).where(df['uiiconexclusive'] != '', '')
# 如果两个列都为空，则设置为 "独家"
df['tag'] = df['tag'].replace('', '独家')

# 去除 introduction 列中的换行符和制表符
df['introduction'] = df['introduction'].str.replace('\n', '', regex=False)  # 去除换行符
df['introduction'] = df['introduction'].str.replace('\t', '', regex=False)  # 去除制表符

output_file_path = 'processed_data.xlsx'  # 请替换为你想要的输出文件路径

df.to_excel(output_file_path, index=False)  # 不输出索引

